Crean chip universal, decodificará cualquier dato en el mundo

Redacción

 

Un nuevo y revolucionario chip elimina la necesidad de un hardware de descodificación específico y podría así potenciar la eficiencia de los sistemas de juego en red, las redes 5G, la internet de las cosas y mucho más.

 

Todos los datos que viajan por internet, desde los párrafos de un correo electrónico hasta los gráficos en 3D de un entorno de realidad virtual, pueden verse alterados por el “ruido” (interferencias) que encuentran en el camino, como las interferencias electromagnéticas de un horno microondas o de un dispositivo Bluetooth. Los datos se codifican para que, cuando lleguen a su destino, un algoritmo de descodificación pueda deshacer los efectos negativos de ese ruido y recuperar los datos originales.

 

Desde la década de 1950, la mayoría de los códigos de corrección de errores y los algoritmos de descodificación se han diseñado conjuntamente. Cada código ha tenido una estructura que se corresponde con un algoritmo de descodificación particular y muy complejo, que a menudo ha requerido el uso de hardware muy específico.

 

Unos científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), la Universidad de Boston y la Universidad de Maynooth, las dos primeras instituciones en Estados Unidos y la última en Irlanda, han creado ahora el primer chip de silicio capaz de descodificar cualquier código, independientemente de su estructura, con la máxima precisión, utilizando un algoritmo de descodificación universal denominado GRAND (Guessing Random Additive Noise Decoding).

 

Al eliminar la necesidad de múltiples descodificadores, GRAND permite una mayor eficiencia. Esta podría resultar especialmente útil en aplicaciones de realidad virtual y realidad aumentada, videojuegos en red, las redes 5G y los dispositivos interconectados que dependen del procesamiento de un gran volumen de datos con un retraso mínimo.

 

En el trabajo de investigación y desarrollo que ha hecho posible al sistema GRAND han intervenido, entre otros, Muriel Médard del MIT, Rabia Tugce Yazicigil de la Universidad de Boston y Ken R. Duffy de la Universidad de Maynooth.

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